vLLM内存泄漏调试：堆并不总是可信

Mistral AI 发布技术博客，详细介绍了在 vLLM 推理引擎中调试内存泄漏的过程。团队发现，传统依赖堆内存分析的方法并不可靠，因为 Python 的内存管理机制（如引用计数、垃圾回收）可能导致堆报告不准确。通过结合系统级内存跟踪（如 /proc/self/status 中的 VmRSS）和 Python 对象分析，他们定位到问题源于未释放的 GPU 内存映射和 Python 对象循环引用。最终通过优化缓存策略和显式释放资源解决了泄漏。该经验对使用 vLLM 部署大模型的开发者具有参考价值。